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贝叶斯目标跟踪方法的研究

计算机工程 2009年第12期35卷 137-139,142页

作者：郭晓松李奕芃郭君斌第二炮兵工程学院202教研室西安710025

针对贝叶斯滤波过程中存在的目标跟踪问题,提出几种典型的贝叶斯滤波方法,如EKF,UKF,PF和UPF等,基于这些方法所构建的框架,对它们进行性能测试和比较,并在非线性环境下,讨论这些方法的特点,仿真实验结果表明,在非线性非高斯环境下,UPF... 详细信息

针对贝叶斯滤波过程中存在的目标跟踪问题,提出几种典型的贝叶斯滤波方法,如EKF,UKF,PF和UPF等,基于这些方法所构建的框架,对它们进行性能测试和比较,并在非线性环境下,讨论这些方法的特点,仿真实验结果表明,在非线性非高斯环境下,UPF方法的性能是最优的。

关键词：目标跟踪贝叶斯滤波非线性滤波方法

融合导波监测的搭接结构裂纹扩展寿命孪生预测

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机械工程学报 2023年

作者：陈健孟义兴袁慎芳徐秋慧王卉南京航空航天大学航空学院

飞行器的高性能和长寿命需求对传统结构设计维护方法的变革提出了迫切要求。在数字孪生的理论思想下，提出一种飞行器搭接结构裂纹扩展寿命的在线预测方法，首先利用裂纹扩展准则和有限元模型建立搭接结构的数字孪生体及其代理模型，在... 详细信息

飞行器的高性能和长寿命需求对传统结构设计维护方法的变革提出了迫切要求。在数字孪生的理论思想下，提出一种飞行器搭接结构裂纹扩展寿命的在线预测方法，首先利用裂纹扩展准则和有限元模型建立搭接结构的数字孪生体及其代理模型，在结构服役过程中采用主动导波监测方法对物理实体搭接结构的裂纹长度进行监测，进一步通过贝叶斯滤波方法对搭接结构裂纹扩展准则参数进行修正，在此基础上结合数字孪生代理模型开展结构疲劳裂纹扩展寿命预测。通过蒙皮搭接结构的疲劳试验对方法进行了验证，裂纹长度诊断结果的均方根误差为0.8 mm，在8万个载荷循环后裂纹扩展寿命预测结果的最大误差小于5%，表明了方法的有效性。

关键词：搭接结构裂纹扩展寿命预测数字孪生导波结构健康监测贝叶斯滤波

基于径向基-Galerkin解的反馈粒子滤波器

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电子学报 2016年第1期44卷 95-100页

作者：张宏欣周穗华冯士民海军工程大学兵器工程系湖北武汉430033

反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题,提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近... 详细信息

反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题,提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近似,利用Galerkin法和蒙特卡罗积分得到了反馈增益近似解,并给出了一种径向基参数选取方法,从数值上分析了径向基函数参数选取对于滤波精度的影响.仿真算例表明反馈粒子滤波器在低系统采样率下会严重发散,而本文算法能够避免这一问题,且提高了FPF在低系统采样率下的滤波精度和稳定性.

关键词：非线性滤波贝叶斯滤波反馈粒子滤波器 Galerkin法径向基函数

Approximate Gaussian conjugacy： parametric recursive filtering under nonlinearity, multimodality, uncertainty, and constraint, and beyond

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2017年第12期18卷 1913-1939页

作者： Tian-cheng LI Jin-ya SU Wei LIU Juan M.CORCHADO School of Sciences University of Salamanca Department of Aeronautical and Automotive Engineering Loughborough University Department of Electronic and Electrical Engineering University of Sheffield

自上世纪60年代作为现代估计开山之作的卡尔曼滤波器(Kalman filter)的诞生,时间序列状态空间模型应用于各类动态估计问题吸引了大量的研究关注。特别是,寻求实现闭环马尔科夫-贝叶斯递归(比如,从一个高斯先验到一个高斯后验,本文称之... 详细信息

自上世纪60年代作为现代估计开山之作的卡尔曼滤波器(Kalman filter)的诞生,时间序列状态空间模型应用于各类动态估计问题吸引了大量的研究关注。特别是,寻求实现闭环马尔科夫-贝叶斯递归(比如,从一个高斯先验到一个高斯后验,本文称之为高斯共轭)的解析解成为一般时间序列滤波器设计的主流思路。其面临的主要挑战包括:系统的非线性、多模态(包括机动模型)、复杂不确定性(比如未知的系统输入,非高斯噪声等)和系统约束(包括循环随机变量)等。这些挑战不断触生新的理论、算法与滤波技术,以实现所期望的参数共轭递归。本文对最新研究进行分类、系统回顾,强调了一些容易被忽略的要点。着重介绍了高精观测非线性系统、高斯后验和机动多模态、以及复杂未知系统输入与约束,以弥补当前文献介绍的不足。同时,本文提出一些新的思考:一是一阶马尔科夫转移模型的替代模型,二是有关计算复杂度的滤波器评价。

关键词：卡尔曼滤波高斯滤波时间序列估计贝叶斯滤波非线性滤波约束滤波高斯混合机动未知输入

基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述

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自动化学报 2013年第11期39卷 1944-1956页

作者：杨峰王永齐梁彦潘泉西北工业大学自动化学院西安710072

概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波方法在多目标跟踪、交通管制、图像处理以及多传感器管理等领域得到了广泛关注.本文对基于PHD滤波方法的多目标跟踪技术的产生、发展及研究现状进行了综述,主要包括PHD滤波器、PH... 详细信息

概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波方法在多目标跟踪、交通管制、图像处理以及多传感器管理等领域得到了广泛关注.本文对基于PHD滤波方法的多目标跟踪技术的产生、发展及研究现状进行了综述,主要包括PHD滤波器、PHD执行方法、峰值提取及航迹提取技术、多传感器多目标跟踪及多传感器管理、PHD平滑器以及多目标跟踪性能评价指标等,并对PHD滤波器的相关应用进行介绍.最后,基于现有PHD滤波进展,提出了PHD滤波技术在多目标跟踪领域需要重点关注的若干问题.

关键词：概率假设密度多目标跟踪贝叶斯滤波峰值及航迹提取

基于接收信号强度的无线传感器网络室内定位技术研究

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基于接收信号强度的无线传感器网络室内定位技术研究

作者：杨树桦南京理工大学

学位级别：硕士

随着科技的发展,各行各业对室内定位的需求日益增加,对室内定位精度的要求也逐渐提高。本文以提高室内定位精度为出发点,深入研究了基于接收信号强度的无线传感器网络室内定位技术,本文的主要工作如下。1、针对测距阶段的误差,采用RSSI... 详细信息

随着科技的发展,各行各业对室内定位的需求日益增加,对室内定位精度的要求也逐渐提高。本文以提高室内定位精度为出发点,深入研究了基于接收信号强度的无线传感器网络室内定位技术,本文的主要工作如下。1、针对测距阶段的误差,采用RSSI预处理的方式获得平滑、准确的RSSI作为距离估计的依据。实验证明RSSI预处理能够有效提高测距精度与定位精度,平均定位精度提高33.98%;针对传统单一距离作为权值的加权质心定位算法存在的局限性,提出采用距离对数作为权值的加权质心定位算法进行未知节点坐标的计算,以减小测距误差对最终定位坐标的影响。实验证明,采用对数加权质心定位算法,75%的定位结果误差小于0.8米。2、针对采用加权质心定位算法过程中,可能出现圆与圆不相交的情形。为了提高定位算法的容错性,提出改进的距离修正定位算法,采用测量所得距离因子作为权值修正两圆半径,保证修正前后两圆半径比保持一致。实验证明,经过距离修正的加权质心定位算法相比较未经修正的加权质心定位算法平均定位精度提高16.16%。结合RSSI预处理,距离修正的对数加权质心定位算法相比较传统加权质心定位算法平均定位精度提高45.57%。3、为了进一步提高定位精度,提出采用贝叶斯滤波的方法。在基于距离修正的对数加权质心定位算法获得初始坐标的基础上,根据后续更新的测距结果对坐标值进行修正,以得到更准确的定位坐标。实验证明,采用贝叶斯滤波后的定位算法相比较传统加权质心定位算法平均定位精度提高63.73%。

关键词：室内定位 RSSI 加权质心定位高斯滤波距离修正贝叶斯滤波

基于时延和多普勒频移的运动辐射源直接跟踪研究

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基于时延和多普勒频移的运动辐射源直接跟踪研究

作者：郭梦春杭州电子科技大学

学位级别：硕士

基于时延和多普勒效应的运动辐射源状态估计能够被广泛应用于雷达、声纳、卫星定位和导航等领域。针对多站单运动辐射源跟踪问题,在贝叶斯滤波框架下的粒子滤波直接跟踪算法省去时延和多普勒频移等中间参数估计步骤,利用原始信号采样对... 详细信息

基于时延和多普勒效应的运动辐射源状态估计能够被广泛应用于雷达、声纳、卫星定位和导航等领域。针对多站单运动辐射源跟踪问题,在贝叶斯滤波框架下的粒子滤波直接跟踪算法省去时延和多普勒频移等中间参数估计步骤,利用原始信号采样对辐射源直接进行跟踪,在低信噪比情况下具有更好的跟踪精度。然而基于粒子滤波的直接跟踪算法在重采样时会减少粒子的多样性,降低滤波器的收敛性,影响跟踪性能。此外,算法复杂度分析表明粒子滤波器在粒子数量、采样快拍数较多的高维场景下算法复杂度急剧增加,不利于目标跟踪的实时性。本文针对上述问题,分别提出了马尔科夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo,MCMC）直接跟踪算法和基于Laplace近似的卡尔曼滤波直接跟踪算法。具体的研究内容如下:1.在贝叶斯滤波框架下,对现有的粒子滤波直接跟踪算法进行了梳理,推导了目标跟踪误差的后验克拉美罗下界（Posterior Cramér-Rao Lower Bound,PCRLB）,并进行了算法复杂度分析和仿真实验。仿真结果表明:目标的跟踪误差会随着信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）、粒子数量、采样快拍数的增加而减小,但是粒子数量、采样快拍数较多时算法运行时间急剧增加。2.针对粒子滤波器在重采样时粒子多样性减小问题,提出一种基于MCMC的直接跟踪算法。通过在贝叶斯滤波迭代中引入M-H（Metropolis Hasting）抽样算法,选择符合拒绝-接收率的采样样本作为近似服从目标后验概率密度函数的平稳马氏链样本集,再对样本集作平均进而估计出每个时刻目标的位置和速度等状态参数,由于所构造的马氏链具有良好的收敛特性,避免了上述粒子滤波算法因粒子贫化所带来的收敛性降低问题。仿真结果表明:基于MCMC直接跟踪算法的跟踪误差随着SNR、马氏链长度、采样快拍数的增加而减小,且在相同有效粒子个数条件下该算法比粒子滤波直接跟踪算法更接近PCRLB。3.针对粒子滤波直接跟踪算法高维场景计算量大的问题,提出一种基于Laplace近似的卡尔曼滤波直接跟踪算法。该算法采用Laplace确定性近似算法对高度非线性的后验概率密度函数近似,将没有显示表达式的后验概率密度函数近似为高斯分布,再用卡尔曼滤波器实现目标的跟踪。仿真结果表明:基于Laplace近似的卡尔曼滤波直接跟踪算法的跟踪误差随着SNR、采样快拍数的增加而减小,与粒子滤波直接跟踪算法相比,该算法在达到同等跟踪精度的情况下,具有更少的计算时间。

关键词：直接跟踪贝叶斯滤波拉普拉斯近似马尔可夫链蒙特卡洛时间延迟多普勒频移

基于肌电信号实现人体上肢运动和力连续估计的方法研究

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基于肌电信号实现人体上肢运动和力连续估计的方法研究

作者：张启宁华中科技大学

学位级别：硕士

表面肌电信号是一种来自人体本身的生理信号,可以用于对人体的运动意图进行连续估计。目前,基于表面肌电信号的人体运动连续估计仍与实际测量所得的结果存在着一定的偏差,其原因可能是在复杂任务中,任务因素如运动速度、肢体位姿、外部... 详细信息

表面肌电信号是一种来自人体本身的生理信号,可以用于对人体的运动意图进行连续估计。目前,基于表面肌电信号的人体运动连续估计仍与实际测量所得的结果存在着一定的偏差,其原因可能是在复杂任务中,任务因素如运动速度、肢体位姿、外部负载等变化会导致肌电信号的模式发生了改变,确认不同因素的影响程度将有助于调整实验流程,提高估计效果;同时也有可能因为表面肌电信号本身的不平稳性导致估计结果波动,使用更好的预处理方法能有助于降低这种不平稳性;另外,由于日常生活活动的复杂性,仅做出运动估计尚不能满足实际需求,可能还需要对人体与环境的交互力作出估计,更有利于机器设备实现更柔顺的控制。本文的目的是探讨以上问题,主要内容如下:(1)研究任务因素对人体运动连续估计效果的影响。研究中以肘关节屈伸运动为例,探究在改变运动速度、末端负载和改变手臂位姿的情况下,基于表面肌电信号的人体运动连续估计效果的变化情况。分析结果发现,运动速度对估计效果有显著影响,但另外两种因素并不显著影响结果,该结果为后续实验设计提供指导。(2)构建基于贝叶斯滤波的表面肌电信号预处理方法,并分析该方法在人体运动连续估计上的表现。其实验结果表明,该方法能有效地降低肌电信号特征值的波动程度,同时也在保证连续估计的误差基本不变的前提下,提高连续估计结果的平稳性。(3)构建基于表面肌电信号的运动和连续估计方法,并以使用上肢钻孔这一动作为例进行实验验证。实验中使用基于贝叶斯滤波的表面肌电信号预处理方法处理信号,利用非负矩阵分解方法解耦肌电信号耦合关系,然后再用神经网络算法估计前臂旋转角和交互力。实验证明了仅使用相关肌肉的表面肌电信号,能有效地同时估计出人体的位置和交互力的控制意图。

关键词：贝叶斯滤波运动和力连续估计表面肌电信号人机接口

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多传感器融合与邻居协作的车辆精确定位方法

电子技术应用 2017年第6期43卷 138-142页

作者：黄金国周先春江苏开放大学信息与机电工程学院江苏南京210017 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对现有车辆定位装置定位精度不高的问题,提出一种面向车辆自组织网络的车辆精确定位方法。首先,获取车辆上的多传感器信息,融合这些信息构建当前车辆的状态模型;然后,采用贝叶斯滤波方法计算车辆当前状态的可信度;接着,结合当前车辆... 详细信息

针对现有车辆定位装置定位精度不高的问题,提出一种面向车辆自组织网络的车辆精确定位方法。首先,获取车辆上的多传感器信息,融合这些信息构建当前车辆的状态模型;然后,采用贝叶斯滤波方法计算车辆当前状态的可信度;接着,结合当前车辆的一跳邻居车辆信息估算其相对位置;最后,综合上述信息修正车辆的当前位置,提高车辆定位精度。实验表明,与常用的全球定位系统(GPS)、扩展卡尔曼滤波方法相比,该方法的定位精度高,且受GPS定位误差的影响小。

关键词：车辆定位多传感器融合邻居协作贝叶斯滤波可信度